<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-88BE63A6-B06C-4C61-9AB1-8DA5A08C6783-web.png" alt="ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)"></h2>
        <hr/>
    <p>このツールは、入力ラスターに対してトレーニング済みのディープ ラーニング モデルを実行し、分類済みラスターを作成します。有効な各ピクセルにはクラス ラベルが割り当てられます。
    </p>
    <p> <b>[現在のマップ範囲を使用]</b> がオンの場合、現在のマップ範囲に表示されるラスターの領域だけが解析されます。オフの場合、ラスター全体が、現在のマップ範囲内になくても解析されます。
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>ピクセルの分類に使用される画像の選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>分類する入力画像。
            </p>
            <p>これには、イメージ サービスの URL、ラスター レイヤー、イメージ サービス レイヤーのいずれかを指定できます。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>ピクセルの分類にディープ ラーニング モデルの選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>入力ディープ ラーニング パッケージ (* <code>.dlpk</code>) アイテム。
            </p>
            <p>ディープ ラーニング パッケージは、Esri モデル定義 JSON ファイル (* <code>.emd</code>)、ディープ ラーニング バイナリ モデル ファイル、および使用されるオプションの Python ラスター関数から構成されます。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>ディープ ラーニング モデルの引数の指定</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>関数の引数は、入力モデルによって参照される Python ラスター関数クラスで定義されます。ここでは、実験や調整のための追加のディープ ラーニング パラメーターおよび引数 (感度を調整するための信頼性の閾値など) をリストします。
            </p>
            <p>引数の名前は、ツールがラスター解析サーバー上で Python モジュールを読み取ることによって入力されます。
            </p>  
            <p> 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputClassifiedRaster">
        <div><h2>結果レイヤー名</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> <b>[マイ コンテンツ]</b> で作成され、マップに追加されるレイヤーの名前。デフォルトの名前は、ツール名と入力レイヤー名に基づいて設定されます。レイヤーがすでに存在する場合は、別の名前を指定するよう求められます。
            </p>
            <p> <b>[出力の保存場所]</b> ドロップダウン ボックスを使用して、結果を保存する <b>[マイ コンテンツ]</b> 内のフォルダーの名前を指定できます。
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
